CN104485889A - 用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法，包括以下步骤，S1，选取光伏发电单元的电参数为性能参数；S2，计算采样周期内的光伏发电单元的平均性能参数；S3，数据归一化处理；S4，发电单元的性能向量计算；S5，性能向量与平均性能向量的相关系数计算；S6，对新采样周期，计算新采用周期的全部发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；S7，计算相关系数构成的时间序列向量；S8，设定时间序列向量的阀值，判断发电单元故障或异常；本发明实现自动化故障诊断，能够准确快速发现故障，进而缩短故障排除时间，提高发电量，同时降低了劳动强度。

Description

用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法

技术领域

本发明涉及光伏发电单元的故障检测领域，具体涉及一种用于多个具有相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法。

背景技术

为了有效地使用太阳的能量，布置大量太阳能电池板的太阳能发电系统已经广泛普及。目前太阳能发电系统，范围从安装在屋顶上的各个小规模系统到能够供应区域电力的有几兆瓦或更大发电量的各个大规模系统。

在任何太阳能发电系统中，由于建立该系统的工作中的误差、其零件的缺陷、基于多年使用的随寿命而退化、由雷电之类引起的故障、天气、保养或遮蔽等外界因素，其发电量可能下降。当发电量的下降是被任何暂时的外界因素引起时，这种下降可以被忽略。然而，当它是被故障引起时，需要尽快修复或更换相应的模块或组件。然而，在由许多太阳能电池模块或太阳能电池串组成的发电系统中，为了通过排除外界因素的影响，只找出有故障的模块或组件，需要相当多的时间和劳动。要识别故障本身的存在是困难的，尤其是在兆瓦级太阳能系统中，为提供1兆瓦或更多的发电量，其中几百或更多的串或者数千或更多的组件被布置在数千平方米面积更广的场地中。要对故障的位置定位更为困难。为了有效监控光伏发电系统的工作状态，各种监控设备和系统已经集成到太阳能发电系统中，但是如何利用这些监控数据判断故障发电单元缺乏方法和手段。

现有技术中，专利《串故障监控》(申请号201080039198.4)提出一种基于平均值或中间值的极限值比较方法判断直接接入组串式逆变器的多个相同容量太阳能组件串故障的方法，适应于相同容量太阳能组件串故障检测，而且每个组件串都需要确定一个基准电流值，计算复杂，误差大，使用范围有限。

现有常规做法是通过值班人员分析光伏发电单元输出曲线进而判断出故障。故障诊断时间长，费时费力，因为人工检测，可能造成漏检误判。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，目的在于提供一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法，既可以嵌入组串式逆变器等设备内进行故障诊断，也可以应用在光伏发电监控系统内，进行太阳能方阵-逆变器等功率发电单元的故障诊断。

本发明技术方案如下：

一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法，包括以下步骤，

S1，选取光伏发电单元的电参数；此参数能够反应光伏发电单元的发电性能参数；

S2，计算采样周期内的光伏发电单元的平均性能参数：T表示采样周期，xi(k)表示在第k个周期T内第i发电单元的平均性能参数，假设当前采样周期为第k个周期T，相同安装倾角的光伏发电单元为n个，对第1到第n个光伏发电单元的性能参数进行采样、滤波数据处理后，计算得到x1(k)、x2(k)、…xn(k)；xn(k)表示在第k个周期T内第n发电单元的平均性能参数；即x1(k)、x2(k)、…xn(k)分别表示在第k个周期T内第1到n个发电单元的平均性能参数；

S3，数据归一化处理；基于发电单元的性能参数对应的额定参数，计算得到的归一化性能参数为x1(k)、x2(k)、…xn(k)的归一化处理后的性能参数；即将发电单元的性能参数对应的额定参数作为分母，将步骤S2计算得到x1(k)、x2(k)、…xn(k)分别作为分子，计算得到的归一化性能参数

S4，发电单元的性能向量计算：对kT-mT到kT时间内第i个发电单元，归一化性能参数构成的第k个周期的性能向量为对kT-mT到kT时间内全部n个发电单元的性能向量进行计算，得到第k个周期的平均性能向量(全部n个发电单元相同周期内对应的性能向量之和求平均)，其中m为正整数，且m＜k；

即： $\stackrel{\‾}{X}\left(k\right)=[\frac{\stackrel{\‾}{x}1(k-m)+\stackrel{\‾}{x}2(k-m)+\·\·\·+\stackrel{\‾}{x}n(k-m)}{n},\·\·\·,\frac{\stackrel{\‾}{x}1\left(k\right)+\stackrel{\‾}{x}2\left(k\right)+\·\·\·+\stackrel{\‾}{x}n\left(k\right)}{n}];$

S5，性能向量与平均性能向量的相关系数计算：计算第k个周期的第i个发电单元的性能向量Xi(k)与平均性能向量的相关系数 ${\mathrm{\ρ}}_i\left(k\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(k\right),\stackrel{\‾}{X}\left(k\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(k\right),\stackrel{\‾}{X}\left(k\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(k\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(k\right)\right)}},$ 分别计算第k个周期的全部n个发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；

S6，对第k+1采样周期，令l＝k+1，依次重复步骤S2、S3、S4、S5，计算得到第l个周期的第i个发电单元的性能向量Xi(l)与平均性能向量的相关系数 ${\mathrm{\ρ}}_i\left(l\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(l\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(l\right)\right)}},$ 计算第k+1个周期的全部发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；

S7，对于第i个发电单元，第l-p个采样周期到当前采样周期l的全部相关系数构成的时间序列向量为Pi＝[ρ_i(l-p),ρ_i(l-p+1),...,ρ_i(l)]，依次得到全部n个发电单元的时间序列向量，其中p为正整数，且p＜l；

时间序列向量Pi＝[ρ_i(l-p),ρ_i(l-p+1),...,ρ_i(l)]，时间序列向量由发电单元的性能向量与平均性能向量的相关系数组成的相连，其中所述相关系数通过步骤S6的相关系数公式计算获取；

即相关系数公式为： ${\mathrm{\ρ}}_i\left(l\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(l\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(l\right)\right)}};$

本发明用于计算时间序列向量的周期数依据采集的数据量进行选定，不需要从其实周期开始选择数据，采样数据简单方便；

S8，设定时间序列向量的分量阀值ρ_th(0＜ρ_th＜1)，把全部n个发电单元的时间序列向量Pi的分量分别与分量阀值ρ_th进行对比，判断当前l*T时刻发电单元故障或异常。其中i＝1,2…n，时间序列向量的分量为相关系数。

较优地，步骤S1所述的光伏发电单元的电参数为对并联的光伏组件串的各组件串电流或者对并网逆变器的输出交流功率。对于对并联的光伏组件串，一个组件串就是一个发电单位，选用各组件串电流作为性能参数；对并网逆变器，一台逆变器就是一个发电单元，可选用逆变器输出交流功率作为光伏发电单元的性能参数。

与现有技术相比，本发明包括以下有益效果：

1)本发明可以实现自动化故障诊断，能够准确快速发现故障，进而缩短故障排除时间，提高发电量，同时降低了劳动强度。

2)本发明提出的方法基于相关系数的比较方法，可以用在具有相同安装方式的不同容量的光伏发电单元，如光伏电站中的不同光伏阵列同逆变器组成的发电单元、接入不同逆变器的太阳能组件串。应用范围更大。

3)目前光伏发电系统容量越来越大，设备越来越多，本发明特别适合这些电站中的发电设备自身故障判断、电站级故障判断与运维管理的需要。

4)本发明用于计算时间序列向量的周期数依据采集的数据量进行选定，不需要从其实周期开始选择数据，采样数据简单方便。

附图说明

图1是本发明一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法流程示意图；

图2为本发明实施例的一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测装置结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

以下将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述和讨论，显然，这里所描述的仅仅是本发明的一部分实例，并不是全部的实例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

为了便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例作进一步的解释说明，且各个实施例不构成对本发明实施例的限定。

本发明实施例的一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测装置结构示意图如图2所示，包括传感器单元2、信号采集单元3和故障诊断单元4，传感器单元2、信号采集单元3和故障诊断单元4依次顺序连接，传感器单元2连接被测的光伏发电功率单元1，光伏发电功率单元1、传感器单元2为若干组。光伏发电功率单元1是太阳能光伏电站发电核心部分，是被检测的对象。传感器单元2把光伏发电功率单元的运行参数转换为电信号(模拟信号或数字信号)。信号采集单元3完成传感器的信号进行采集、传输、滤波、转换、储存功能，故障诊断单元把信号采集单元得到性能数据进行计算、处理、判断，完成光伏发发电单元的故障诊断功能，故障诊断单元的故障检测方法为本专利提供的用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法。

实施例1

本实施例1为光伏电站内500kWp光伏发电单元太阳能组件串故障诊断。16块230Wp组件组成1串，共计135个组件串经过汇流箱接到500kW集中式并网逆变器。汇流箱处配有电流传感器，检测太阳能组件串的工作电流。光伏电站监控系统集成信号采集单元和故障诊断单元功能模块，信号采集单元负责采集被测太阳能组件串的电流传感器信号。故障诊断单元完成故障诊断功能，具体为采用组件串电流作为性能参数，采用组件标准工作条件下最大功率点电流作为归一化处理的基准，周期为5分钟，阀值取为0.98，按照下述算法进行故障诊断。

本实施例1故障诊断单元用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法包括以下步骤，如图1所示：

S1，选取光伏发电单元的电参数为性能参数；对并联的光伏组件串，一个组件串就是一个发电单位，选用各组件串电流作为性能参数，即为本步骤选取的光伏发电单元的电参数；

S2，计算采样周期内的光伏发电单元的平均性能参数：T表示采样周期，T＝5min，xi(k)表示在第k个周期T内第i发电单元的平均性能参数，假设当前采样周期为第k个周期T，相同安装倾角的光伏发电单元为n个，对第1到第n个光伏发电单元的性能参数进行采样、滤波数据处理后，计算得到x1(k)、x2(k)、…xn(k)；xn(k)表示在第k个周期T内第n发电单元的平均性能参数；

S3，数据归一化处理；基于发电单元的性能参数对应的额定参数，计算得到的归一化性能参数为x1(k)、x2(k)、…xn(k)的归一化处理后的性能参数；即将发电单元的性能参数对应的额定参数作为分母，将步骤S2计算得到x1(k)、x2(k)、…xn(k)分别作为分子，计算得到的归一化性能参数

S4，发电单元的性能向量计算：对kT-mT到kT时间内第i个发电单元，归一化性能参数构成的第k个周期的性能向量为对kT-mT到kT时间内全部n个发电单元的性能向量进行计算，得到第k个周期的平均性能向量其中m为正整数，且m＜k；

即： $\stackrel{\‾}{X}\left(k\right)=[\frac{\stackrel{\‾}{x}1(k-m)+\stackrel{\‾}{x}2(k-m)+\·\·\·+\stackrel{\‾}{x}n(k-m)}{n},\·\·\·,\frac{\stackrel{\‾}{x}1\left(k\right)+\stackrel{\‾}{x}2\left(k\right)+\·\·\·+\stackrel{\‾}{x}n\left(k\right)}{n}];$

S5，性能向量与平均性能向量的相关系数计算：计算第k个周期的第i个发电单元的性能向量Xi(k)与平均性能向量的相关系数 ${\mathrm{\ρ}}_i\left(k\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(k\right),\stackrel{\‾}{X}\left(k\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(k\right),\stackrel{\‾}{X}\left(k\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(k\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(k\right)\right)}},$ 分别计算第k个周期的全部n个发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；

S6，对第k+1采样周期，令l＝k+1，依次重复步骤S2、S3、S4、S5，计算得到第l个周期的第i个发电单元的性能向量Xi(l)与平均性能向量的相关系数 ${\mathrm{\ρ}}_i\left(l\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(l\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(l\right)\right)}},$ 计算第k+1个周期的全部发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；

S7，对于第i个发电单元，第l-p个采样周期到当前采样周期l的全部相关系数构成的时间序列向量为Pi＝[ρ_i(l-p),ρ_i(l-p+1),...,ρ_i(l)]，依次得到全部n个发电单元的时间序列向量，其中p为正整数，且p＜l；

时间序列向量Pi＝[ρ_i(l-p),ρ_i(l-p+1),...,ρ_i(l)]，时间序列向量由发电单元的性能向量与平均性能向量的相关系数组成的相连，其中所述相关系数通过步骤S6的相关系数公式计算获取；

即相关系数公式为： ${\mathrm{\ρ}}_i\left(l\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(l\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(l\right)\right)}};$

S8，设定时间序列向量的分量阀值ρ_th(0＜ρ_th＜1)，阀值ρ_th取0.98，把全部n个发电单元的时间序列向量Pi的分量与阀值进行对比，其中i＝1,2…n，通过表1判断当前l*T时刻发电单元故障或异常。

表1 通过时间序列向量的阀值判断发电单元故障

序号	数值大小	时间特性	故障或异常
				1	高于阀值	持续、稳定	功率单元正常
2	低于阀值	持续、固定时间段	存在固定遮挡等问题
				3	低于阀值	降低后持续	发生故障，需要现场排查
4	低于阀值	短时间降低，然后正常	发生短时间遮挡或其他故障

实施例2

本实施例为某11MW光伏电站，分为20个光伏发电单元。其中10个光伏发电单元按照16块230Wp组件组成1串，共计135个组件串，组成496.8kWp光伏组件方阵，经过汇流箱接到500kW集中式并网逆变器配置。另外10个光伏发电单元按照16块230Wp组件组成1串，共计172个组件串，组成632.96kWp光伏组件方阵，经过汇流箱接到630kW集中式并网逆变器配置。并网逆变器内配置电压、电流传感器，测算太阳能组件输出直流功率，即光伏组件方阵功率。光伏电站监控系统集成信号采集单元和故障诊断单元等功能模块，信号采集单元负责采集被测光伏发电单元的功率信号。故障诊断单元完成故障诊断功能，具体为采用光伏组件方阵功率作为性能参数，采用组件标准工作条件下最大功率点电流作为归一化处理的基准(即500kW光伏发电单元基准为496.8kWp，630kW光伏发电单元基准为632.96kWp)，周期为1分钟，阀值取为0.98，按照上述算法进行故障诊断。

如图1所示，本实施例2故障诊断单元用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法包括以下步骤：

S1，选取光伏发电单元的电参数为性能参数；对并网逆变器，一台逆变器就是一个发电单元，可选用逆变器输出交流功率作为光伏发电单元的性能参数，被测光伏发电单元的功率信号即为本步骤选取的光伏发电单元的电参数；

S2，计算采样周期内的光伏发电单元的平均性能参数：T表示采样周期，T＝1min，xi(k)表示在第k个周期T内第i发电单元的平均性能参数，假设当前采样周期为第k个周期T，相同安装倾角的光伏发电单元为n个，对第1到第n个光伏发电单元的性能参数进行采样、滤波数据处理后，计算得到x1(k)、x2(k)、…xn(k)；xn(k)表示在第k个周期T内第n发电单元的平均性能参数；

S3，数据归一化处理；基于发电单元的性能参数对应的额定参数，计算得到的归一化性能参数为x1(k)、x2(k)、…xn(k)的归一化处理后的性能参数；即将发电单元的性能参数对应的额定参数作为分母，将步骤S2计算得到x1(k)、x2(k)、…xn(k)分别作为分子，计算得到的归一化性能参数

S4，发电单元的性能向量计算：对kT-mT到kT时间内第i个发电单元，归一化性能参数构成的第k个周期的性能向量为对kT-mT到kT时间内全部n个发电单元的性能向量进行计算，得到第k个周期的平均性能向量

S5，性能向量与平均性能向量的相关系数计算：计算第k个周期的第i个发电单元的性能向量Xi(k)与平均性能向量的相关系数 ${\mathrm{\ρ}}_i\left(k\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(k\right),\stackrel{\‾}{X}\left(k\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(k\right),\stackrel{\‾}{X}\left(k\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(k\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(k\right)\right)}},$ 分别计算第k个周期的全部n个发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；

S6，对第k+1采样周期，令l＝k+1，依次重复步骤S2、S3、S4、S5，计算得到第l个周期的第i个发电单元的性能向量Xi(l)与平均性能向量的相关系数 ${\mathrm{\ρ}}_i\left(l\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(l\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(l\right)\right)}},$ 计算第k+1个周期的全部发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；

S7，对于第i个发电单元，第l-p个采样周期到当前采样周期l的全部相关系数构成的时间序列向量为Pi＝[ρ_i(l-p),ρ_i(l-p+1),...,ρ_i(l)]，依次得到全部n个发电单元的时间序列向量，其中p为正整数，且p＜l；

时间序列向量Pi＝[ρ_i(l-p),ρ_i(l-p+1),...,ρ_i(l)]，时间序列向量由发电单元的性能向量与平均性能向量的相关系数组成的相连，其中所述相关系数通过步骤S6的相关系数公式计算获取；

即相关系数公式为： ${\mathrm{\ρ}}_i\left(l\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(l\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(l\right)\right)}};$

S8，设定时间序列向量的分量阀值ρ_th(0＜ρ_th＜1)，阀值ρ_th取0.98，把全部n个发电单元的时间序列向量(相关系数向量)的分量同阀值进行对比，通过表1判断当前时刻发电单元故障或异常。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤，

S1，选取光伏发电单元的电参数为性能参数；

S2，计算采样周期内的光伏发电单元的平均性能参数：T表示采样周期，xi(k)表示在第k个周期T内第i发电单元的平均性能参数，假设当前采样周期为第k个周期T，相同安装倾角的光伏发电单元为n个，对第1到第n个光伏发电单元的性能参数进行采样、滤波数据处理后，计算得到x1(k)、x2(k)、…xn(k)；xn(k)表示在第k个周期T内第n个发电单元的平均性能参数；

S3，数据归一化处理：基于发电单元的性能参数对应的额定参数，计算得到的归一化性能参数

S4，发电单元的性能向量计算：对kT-mT到kT时间内第i个发电单元，归一化性能参数构成的第k个周期的性能向量为对kT-mT到kT时间内全部n个发电单元的性能向量进行计算，得到第k个周期的平均性能向量

S5，性能向量与平均性能向量的相关系数计算：计算第k个周期的第i个发电单元的性能向量Xi(k)与平均性能向量的相关系数 ${\mathrm{\ρ}}_i\left(k\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(k\right),\stackrel{\‾}{X}\left(k\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(k\right),\stackrel{\‾}{X}\left(k\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(k\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(k\right)\right)}},$ 分别计算第k个周期的全部n个发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；

S6，对第k+1采样周期，令l＝k+1，依次重复步骤S2、S3、S4、S5，计算得到第l个周期的第i个发电单元的性能向量Xi(l)与平均性能向量的相关系数 ${\mathrm{\ρ}}_i\left(l\right)=\mathrm{\ρ}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))=\frac{\mathrm{cov}(\mathrm{Xi}\left(l\right),\stackrel{\‾}{X}\left(l\right))}{\sqrt{D\left(\mathrm{Xi}\left(l\right)\right)}\·\sqrt{D\left(\stackrel{\‾}{X}\left(l\right)\right)}},$ 计算第k+1个周期的全部n个发电单元性能向量与平均性能向量的相关系数；

S7，对于第i个发电单元，第l-p个采样周期到当前采样周期l的全部相关系数构成的时间序列向量为Pi＝[ρ_i(l-p),ρ_i(l-p+1),...,ρ_i(l)]，依次得到全部n个发电单元的时间序列向量，其中p为正整数；

S8，设定时间序列向量的分量阀值ρ_th，把n个发电单元的时间序列向量Pi的分量分别与分量阀值ρ_th进行对比，判断当前时刻发电单元故障，其中i＝1,2…n。

2.根据权利要求1所述的一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法，其特征在于，

步骤S1所述的光伏发电单元的电参数为对并联的光伏组件串的各组件串电流或者对并网逆变器的输出交流功率。

3.根据权利要求1所述的一种用于多个相同安装倾角的光伏发电单元的故障检测方法，其特征在于，

步骤S8所述时间序列向量的阀值0＜ρ_th＜1。